1.计算机解决问题的拓扑拓扑图开过程是什么？
2.在计算机中如何区别程序和数据？
3.计算机解决问题过程是什么?
4.计算机程序的定义是什么

计算机解决问题的过程是什么？

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扩展资料：

       计算机程序数据可以被定义为被程序处理的信息。当我们考虑到整个计算机系统时，有时程序和数据的区别就不是那么明显了。中央处理器有时有一组微指令控制硬件，数据可以是一个有待执行的程序，程序可以编写成去编写其它的程序；所有这些例子都使程序和数据的比较成为一种视角的选择。有人甚至断言程序和数据没有区别。神龙宝藏源码

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参考资料：

百度百科-计算机程序

在计算机中如何区别程序和数据？

       计算机中的程序和数据区别如下：

       1、计算机数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，计算机程序是指为了得到某种结果而可以由计算机等具有信息处理能力的装置执行的代码化指令序列。

       2、php图库源码计算机数据可以被定义为被程序处理的信息。中央处理器有时有一组微指令控制硬件，数据可以是一个有待执行的程序，程序可以编写成去编写其它的程序。

扩展资料：

       计算机程序通常都具有两种表现形式：程序的目标代码，即目标程序，指可体现为一个电脉冲序列的一串二进 制数（由“0”和“1”组成）指令编码。这种电脉冲序列是 用来驱动计算机工作（以取得某种结果）时的计算机程 序的表现形式。

       源程序，指由一系列排列有序的符号化指令或符号化语句。作为符号化的指令序列或语句序列，程序可以用数字、文字及符号表现，并且可以用有形媒体如纸、磁带、sdl源码下载磁盘等把表现加以固定。当一项程序以源代码的形式开发出来之后，通常可利用计算机系统将其“翻译”成可供计算机执行的目标代码。

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参考资料：

百度百科–计算机数据

百度百科–计算机程序

计算机解决问题过程是什么?

       计算机解决问题的过程是：分析问题、设计算法、编写程序、调试运行、检测结果。

       计算机解决问题的过程也是程序设计的过程。程序设计是运用计算机解决问题的一种方式，有些问题，如：数值、逻辑等问题适合于通过程序的方式解决。通过实例问题的分析、设计算法、把所要解决的问题转化成的程序输入到计算机、经调试后让计算机执行这个程序，最终达到利用计算机解决问题的过程。

       编写程序是以下步骤的一个往复过程：编写新的源代码，测试、分析和提高编写的代码以找出语法和语义错误。从事这种工作的人叫做程序设计员，由此产生了不同种类的程序设计员，每一种都有更细致的分工和任务。软件工程师和系统分析员就是两个例子。编程的长时间过程被称之为“软件开发”或者软件工程。后者也由于这一学科的日益成熟而逐渐流行。

       

扩展资料：

       计算机程序数据可以被定义为被程序处理的信息。当我们考虑到整个计算机系统时，有时程序和数据的区别就不是那么明显了。中央处理器有时有一组微指令控制硬件，数据可以是一个有待执行的程序，程序可以编写成去编写其它的程序；所有这些例子都使程序和数据的比较成为一种视角的选择。有人甚至断言程序和数据没有区别。

       编写一个程序去生成另外一个程序的过程被称之为原编程(Metaprogramming)。它可以被应用于让程序根据给定数据生成代码。单一一个程序可能不足以表示给定数据的所有方面。让一个程序去分析这个数据并生成新的程序去处理数据所有的方面可能会容易一些。Lisp就是一例支持这种编程模式的程序语言。

       在神经网络里储存的权重是一种数据。正是这些权重数据，跟网路的拓扑结构一起，定义了网络的行为。人们通常很难界定这些数据到底表示什么或者它们是否可以由程序来代替。这个例子以及跟人工智能相关的其它一些问题进一步考验程序和数据的区别。

       

参考资料：

百度百科-计算机程序

计算机程序的定义是什么

       计算机程序是指令集合，指示计算机执行特定动作或判断，通常用特定编程语言编写并在目标体系结构上运行。

       根据《计算机软件保护条例》第三条，计算机程序定义为能够由具有信息处理能力的装置执行的代码指令序列，或可以自动转换成代码指令序列的符号指令序列或符号语句序列。同一程序的源代码和目标代码被视为同一作品。程序由数据结构和算法构成。原编程是指程序生成其他程序的过程，可以利用给定数据自动生成代码。单个程序可能无法完全表示数据的各个方面，通过分析数据生成新程序以处理数据的全部方面可能更为简便。Lisp语言支持这种编程模式。神经网络中的权重数据与网络拓扑结构共同定义了网络行为。程序与数据的区别在神经网络权重数据与人工智能相关问题上受到进一步考验。算法是解决问题的严格方法，通常需要考虑运行性能分析。算法可理论性存在或通过计算机程序实现。理论算法按复杂度分类，实际实现的算法通过性能分析测试。请注意，即使算法理论上可行，糟糕的实现也会浪费宝贵的计算资源。